【摘 要】
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尽管支持向量机在许多问题上有着良好的表现,但是其参数和核函数的参数选取问题依然亟待解决。以往多采用优化算法进行参数选取,但也需要预先经验地获得核函数的参数的选取范围。在介绍结构风险最小化原则及支持向量机算法的基础上,给出了基于优化算法的支持向量机参数选取的一般性算法。由于径向基核函数(RBF)的参数取值大小的不同,可导致其性质和作用不同,为此提出了一种分段函数对RBF的参数进行选择的方法,该方法使
【机 构】
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河北工业大学计算机科学与软件学院,河北工业大学电气与自动化学院
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尽管支持向量机在许多问题上有着良好的表现,但是其参数和核函数的参数选取问题依然亟待解决。以往多采用优化算法进行参数选取,但也需要预先经验地获得核函数的参数的选取范围。在介绍结构风险最小化原则及支持向量机算法的基础上,给出了基于优化算法的支持向量机参数选取的一般性算法。由于径向基核函数(RBF)的参数取值大小的不同,可导致其性质和作用不同,为此提出了一种分段函数对RBF的参数进行选择的方法,该方法使得RBF的参数取大值和小值的概率均等。由此可不必预先经验地指定RBF的参数的选取范围,依然可以优化获得最
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